MMDVS-LF: Multi-Modal Dynamic Vision Sensor and Eye-Tracking Dataset for Line Following

要約

ダイナミック・ビジョン・センサー（DVS）は、その高い時間分解能と非同期イベント・ベースのデータにより、制御アプリケーションにおいてユニークな利点を提供する。しかし、機械学習アルゴリズムへの採用はまだ限定的である。このギャップに対処し、DVSデータの特性を活用したモデルの開発を促進するために、我々はMMDVS-LF: Multi-Modal Dynamic Vision Sensor and Eye-Tracking Dataset for Line Followingを紹介する。この包括的なデータセットは、小規模な標準化された車両からのDVS記録と視線追跡データを含む、複数のセンサーモダリティを統合した最初のものである。さらに、このデータセットには、RGBビデオ、オドメトリ、慣性計測ユニット（IMU）データ、およびライン・フォローを行うドライバーの人口統計データが含まれています。多様なデータを持つMMDVS-LFは、MNISTデータセットが畳み込みニューラルネットワークのために行ったように、イベントベースのディープラーニングアルゴリズムを開発するための新たな機会を開く。

要約(オリジナル)

Dynamic Vision Sensors (DVS) offer a unique advantage in control applications due to their high temporal resolution and asynchronous event-based data. Still, their adoption in machine learning algorithms remains limited. To address this gap and promote the development of models that leverage the specific characteristics of DVS data, we introduce the MMDVS-LF: Multi-Modal Dynamic Vision Sensor and Eye-Tracking Dataset for Line Following. This comprehensive dataset is the first to integrate multiple sensor modalities, including DVS recordings and eye-tracking data from a small-scale standardized vehicle. Additionally, the dataset includes RGB video, odometry, Inertial Measurement Unit (IMU) data, and demographic data of drivers performing a Line Following. With its diverse range of data, MMDVS-LF opens new opportunities for developing event-based deep learning algorithms just like the MNIST dataset did for Convolutional Neural Networks.

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